基于XGBoost算法的危险场景驾驶行为模式分析及安全评估

危险感知能力对驾驶人的驾驶行为模式具有重要影响。为准确评估驾驶人的危险感知能力、提升危险感知水平判别的准确度，提出了基于模拟驾驶技术的危险感知能力影响分析方法和基于极端梯度提升树（XGBoost）算法的危险感知水平判别模型。通过设计3种常见交通冲突场景，采集模拟驾驶中驾驶人的多维度驾驶行为特征数据，并分析危险感知能力与驾驶行为的相关关系。通过模拟实验发现:驾驶人对行人的危险感知能力较弱，易发生碰撞事故；驾驶人在危险场景中的车速（p＝0.01）、制动反应位置（p < 0.01）以及反应时间（p < 0.01）与危险感知水平之间存在显著负相关关系。在相关性分析的基础上，利用XGBoost算法识别能反映驾驶人危险感知能力的重要特征变量，并构建以制动反应位置、反应时间、车速、刹车深度，以及加速度为指标的驾驶人危险感知水平判别模型；通过与LightGBM、支持向量机（SVM），以及逻辑回归（LR）等算法分类预测性能的对比分析，评价危险感知模型的判别精度，结果表明:基于XGBoost算法的危险感知水平判别模型的判别准确率为84.8%、F1值为83.4%、AUC值为0.959，优于LightGBM（准确率为78.8%、F1值为76.7%、AUC值为0.924）、SVM（准确率为57.6%、F1值为42.2%、AUC值为0.859），以及LR算法（准确率为69.7%、F1值为65.5%、AUC值为0.836）。所提方法可为判别驾驶人危险感知能力及其对驾驶行为模式的影响提供可靠手段。      

新《海安法》下集装箱检验和监管对策研究

介绍了新修订的《海上交通安全法》以及国际公约和其他国内法律法规对集装箱检验和监管的要求,分析了外贸和内贸集装箱检验现状以及监管方面存在的问题,提出了相关对策和建议。     

基于智能路钮的超高速公路虚拟轨道系统研究

为提高超高速公路行驶安全性，使用结构分析和数学模型的方法研究基于智能路钮的高速公路虚拟轨道系统. 该系统由路面子系统、车载子系统和服务中心子系统组成. 安装车载系统的车辆接近写入路钮时激活虚拟轨道系统，阅读器读取标签路钮的位置坐标和该处道路线形信息，同时数据处理模块读取线形参数并处理得到道路切线与车身角度，读取前轮偏角、车辆速度和相邻两个标签路钮之间的距离，利用计算模型得到车辆在相邻两个标签路钮之间行驶时方向盘的转动角速度，并将控制参数发送给转向电机. 研究结果表明，当超高速公路设计车速分别为140，160，180 km/h时，只要保证路钮间的距离分别小于1.33，1.50，1.69 m，就可保证车辆偏离中心线的距离小于0.5 m. 因此，基于智能路钮的虚拟轨道系统可将车辆限制在虚拟轨道内行驶，保证超高速公路的安全性.     

高速公路交通管理综合评价指标体系构建研究———以浙江省为例

随着交通信息化的发展， 交通数据的数量和类型都在不断增长。 现有的公安交通管理评价指标以违法查处量、 道路交通事故起数和死亡人数为主要评价指标， 无法满足海量交通数据量下的交通管理评价。 为了更好的量化和评估交通安全管理， 本研究利用数学和运筹学理论方法进行定性定量处理， 提出一种更为完备的高速公路交通管理综合评价体系。 模型构建以浙江省 2013-2017 年的数据计算权重系数， 并应用 2018 年的数据进行验证， 结果表明本研究所提出的体系更为科学、 合理、 客观。     

交汇水域船舶轨迹预测与航行意图识别

针对典型水上交通场景交汇水域，研究了1种数据驱动的船舶轨迹预测与航行意图识别方法。设计CNN+LSTM组合神经网络，通过学习交汇水域船舶的历史轨迹，以CNN+LSTM网络为编码器提取其通航环境及船舶航行时空特征，LSTM与全连接层为解码器同步输出未来时段内船舶轨迹序列和航路选择，从而形成船舶轨迹与航行意图识别模型。同时，引入Dropout网络结构描述该模型的预测不确定性，采用随机关闭CNN+ LSTM核心网络部分神经单元的方式，以相同轨迹序列作为输入获取多组相近的预测结果，根据其统计均值与方差对船舶轨迹预测的不确定性进行量化。以美国沿海某交汇水域公开AIS数据为对象开展实验，创建了该交汇水域船舶航行轨迹数据集，以输入时长60 min，采样频率3 min作为输入条件，Dropout值取0.5，实验结果表明:所提方法对未来60 min时段内的轨迹预测误差为3.946 n mile，航行意图识别准确率达87%，不确定性估计覆盖率达85.7%。与LSTM预测方法相比，当船舶操纵性发生改变时，所提CNN+LSTM模型的轨迹预测误差降低了31.6%，而且兼具船舶航行意图识别及预测不确定性估计能力，有利于智能航行与海事监管技术发展。      

公路作业区临时交通安全设施布局方案动态自动生成系统的设计与实现

针对公路作业区交通组织方案设计与相关管理人员编制临时交通安全设施布局方案不规范、效率低的问题，设计了一套公路作业区临时交通安全设施布局方案动态自动生成系统。该系统构建了作业区交通安全设施模型库以及三维交互模块，可生成二维静态、三维静态和三维动态三种形式的临时交通安全设施布局方案，实现临时交通安全设施与社会车辆在作业路段的三维动态交互功能。该系统可辅助设计与管理人员合理化、规范化编制作业区临时交通安全设施布局方案，提升方案编制标准化程度和效率，以动态、直观的方式呈现交通安全设施的布设过程，可提升作业区临时交通安全设施布局方案设计时间40%,提升作业区交通安全设施布局方案展示效果50%。     

协同自适应巡航控制车辆占比对下匝道分流区混合交通流安全性的影响分析

在人工驾驶车辆、自适应巡航控制（ACC）车辆和协同自适应巡航控制（CACC）车辆的行车行为特征分析的基础上，运用跟驰模型和换道模型分别构建人工驾驶车辆、ACC车辆及CACC车辆在下匝道分流区混合交通流仿真环境，解析CACC车辆占比对混合交通流安全性的影响。选取全速度差模型、ACC跟驰模型、CACC跟驰模型分别作为人工驾驶车辆、ACC车辆、CACC车辆的纵向跟驰模型，利用随意换道模型、强制换道模型分别构建下匝道分流主线段、远近端区的横向换道模型。基于碰撞时间（TTC）、暴露碰撞时间（TET）、整合碰撞时间（TIT）等参数构建交通流安全性评价指标。利用MATLAB进行数值模拟，仿真分析不同CACC车辆占比下的混合交通流安全性。结果表明:CACC车辆占比为40%~50%时，混合交通流安全性恶化最严重，TET和TIT分别增加约68%和89%，车辆速度离散系数为0.9以上；通过在下匝道分流区设置远端强制换道区（设置长度≤ 1 000 m），可有效降低混合交通流的追尾碰撞风险。      

分心驾驶研究文献计量学分析

车辆自动化和信息娱乐系统的发展趋势使驾驶人分心成为日益突出的社会问题。为全面了解分心驾驶的研究进展，本文选取近 12 年关于分心驾驶的 2313 篇文章，利用文献计量工具VOSviewer和R-Bibliometrix系统梳理与分析分心驾驶的研究现状。首先，概述分心驾驶研究的总体情况，包括分心驾驶研究的国家分布、核心作者及核心期刊；其次，重点归纳分心驾驶领域的高影响力文献，并从“注意力机制”“分心驾驶风险与年轻驾驶人驾驶行为”“分心源”“分心驾驶检测”“自动驾驶下驾驶人的分心效应”这5个研究主题总结分心驾驶的研究热点；最后，构建分心驾驶的研究体系，并预测未来的发展趋势。研究认为：有必要加强研究分心的形成、消散和恢复机理；需扩展研究对象和场景，综合考虑车内和车外的分心源以及复合分心带来的风险；多源信息融合及考虑多类型分心可以进一步完善分心驾驶风险的研究；界定分心状态与等级划分，针对不同驾驶分心类型的识别应是未来分心驾驶检测研究的重点；自动驾驶场景下的分心行为及接管效能，以及混合交通流下的分心状态是值得关注的研究。基于机器视觉的分心检测和自动驾驶的接管效能将成为分心驾驶领域的研究前沿。     

新时期高校校园交通安全管理规范研究

高校扩招以来,校园人数激增,时常有交通事故发生。校园交通安全影响着每个师生员工,关系到高校的和谐稳定。为有效解决校园交通安全管理方面存在的问题,从高校校园交通安全的现状与原因着手,针对现实状况,探究完善校园交通安全的对策。